如果您使用CPU版本,那么直接执行.exe文件即可,但运行的效率和帧率都会有所降低。
如果您想使用GPU版本,请按照如下步骤配置环境。请注意,可能由于路径位置存在问题,您需要根据您的本地文件路径修改文件位置。
(1)为了在Windows下使用GPU加速,首先需要安装英伟达相关依赖:
(2)下载ONNX Runtime
将
lib
和include
文件夹复制到mediapipe/calculators/tensor/onnxruntime
目录下
(3)将CUDA、cuDNN的bin
和TensorRT的lib
目录添加到环境变量
我的运行环境:
- CUDA 11.7.1_516.94
- cuDNN 8.5.0.96_cuda11
- TensorRT 8.4.3.1
64位Windows环境下cuDNN依赖zlib,下载解压后将
dll_x64
目录下的zlibwapi.dll
复制到cuDNN
的bin
目录下
(4)编译Windows样例
如果你运行CPU版本的软件,可以不需要安装上述依赖,但效率可能会受到影响。
在Release中下载zip文件夹,解压后,点击.exe文件,按照提示安装即可。